| dc.description.abstract | Produksi hasil perkebunan merupakan salah satu komoditas ekspor non migas yang dapat meningkatkan devisa negara. Untuk memprediksi kondisi pertumbuhan produksi karet di masa mendatang, maka salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan peramalan (forecasting). Ada beberapa teknik soft computing yang dapat digunakan untuk peramalan data diantaranya adalah fuzzy time series, neural network, dan algoritma genetik. Metode fuzzy time series tidak membutuhkan asumsi-asumsi, hal tersebut yang menjadi kelebihan dari metode fuzzy time series dibandingkan metode peramalan klasik. Pada metode fuzzy time series jumlah interval sangat mempengaruhi hasil peramalan. Jumlah interval dapat diperoleh dengan menentukan panjang interval terlebih dahulu, sehingga penentuan panjang interval menjadi bagian yang penting pada peramalan dengan metode fuzzy time series. Dalam penelitian ini, penelitian ini membandingkan hasil prediksi produksi karet dengan menggunakan metode penentuan panjang interval berdasarkan distribusi, rasio, dan dengan rumus Sturges menggunakan model Chen dan Model Lee pada metode fuzzy time series, dimana pada proses fuzzy time series panjang interval telah ditentukan di awal proses. Berdasarkan hasil analisis diperoleh metode penentuan panjang interval berdasarkan rumus Sturges dengan model Lee adalah hasil peramalan terbaik dengan nilai MAPE sebesar 4.45798 dan hasil peramalan untuk tahun 2017 diperoleh 3078328 ton | id |
